摘要：为了提高模块化机械臂分拣作业效率,研究了一种实时三维语义地图生成方法。该方法设计了一种改进的区域增长分割算法提高了分割效率和准确性,通过基于距离阈值的特征匹配方法得到候选模型,采用随机采样一致性(RANSAC)和迭代最近点算法(ICP)生成转变假设并对候选模型进行验证,获取物体位姿信息,保存于XML地图文件中,将其与机械臂末端位姿进行推理分析,得到抓取任务轨迹。实验结果表明,该方法满足作业实时性与准确性的要求。

摘要：超声图像中的特殊斑点噪声严重影响了图像质量 ,针对此问题提出了一种基于Nakagami分布的自适应斑点抑制与边缘增强方法 .根据斑点噪声的Nakagami分布模型 ,设计一个基于斑点局部统计特性的自适应滤波器 .并应用“窄条”技术以不同方向与长度的“窄条”来近似图像的局部线性特性 ,滤波区域采用“窄条”代替常用的方形窗口 ,其中“窄条”的方向由假设试验优化方法确定 ,“窄条”长度与斑点的局部统计特性相关 .实验证明 ,该方法在抑制斑点噪声、保留与增强图像边缘和细节方面均具有良好的性能 .

摘要：目的在肝脏手术规划系统中,肝内精确的血管模型是实施肝脏分段和手术模拟的重要基础。为此提出一种基于多相期增强CT影像的肝内血管自动分割方法。方法首先,采用各向异性滤波的方式减少图像上的噪声干扰。然后将图像灰度信息和汉森矩阵的特征值相结合,设计了一种新的滤波器,增强图像中的血管结构,以解决传统方法中血管连接处断裂的问题。最后,应用迭代式的自适应区域增长算法,进一步分割出增强图像中的血管。结果使用5组临床上的真实数据测试算法的有效性,实验结果显示肝内血管由粗到细被完整分割出来。结论本文肝脏CT血管分割方法,分别在不同尺度的增强图像对其进行处理,使得肝内血管从粗壮的主枝到细小的末端都能被很好地分割出来,能够获得正确的血管拓扑结构。

摘要：机载LiDAR已经成为数字电网建设和高压线路安全巡检的重要手段,其中从输电走廊原始海量点云自动、快速、准确地定位电塔是一项基础而又重要的内容。基于线路走廊点云的空间分布特性粗提取电塔点云,然后采用区域增长算法分离每个电塔,并采用最小二乘空间直线拟合法精确定位电塔的空间位置,进而实现电塔点云的自动识别和高精度定位。实验结果表明:该方法在数据处理效率、提取精度和适用性方面都具有一定的稳健性,提取的电塔点云数据的完整度达91.1%;电塔中心位置定位的中误差为13.5cm;点云密度对电塔提取精度的敏感性分析表明即使对原始点云数据进行一定比例的抽稀,算法的提取结果也可满足实际应用要求。

摘要：针对车载LiDAR点云进行地面点滤波时,基于常规TIN、坡度等滤波算法不能根据局部地形变化自动调整阈值的问题,该文结合城市点云特征和地形起伏度,提出地形自适应的车载LiDAR点云滤波方法。该方法通过引入地形自适应参数进行区域增长阈值的动态调整,实现地面点、非地面点的自动精确滤波。通过实测数据试验,结果表明该方法可适用于车载LiDAR城市点云中地面点和非地面点的较精确分类,解决低矮浅丘、低矮灌木等地物点不容易正确分类的问题。

摘要：北京通州宋庄艺术家聚落所生成的新的文化场域成为了空间增长与产业规划的重要前提。宋庄在艺术家、建筑、区域文化生态的关系重构中培育了新的文化发展基因。这种基因将成为区域增长的动力引擎,并能够建构出文化社区、文化产业与文化名城的内生性区域发展路径。

摘要：中央决定规划建设雄安新区，重点打造北京非首都功能疏解集中承载地，有效缓解北京大城市病，与北京城市副中心形成新的两翼；以加快补齐区域发展短板，提升河北经济社会发展质量和水平，培育形成新的区域增长极；以优化调整京津冀城市布局和空间结构，拓展发展新空间，探索人口经济密集地点优化开发新模式，打造全国创新驱动发展新引擎，加快构建京津冀世界级城市群。

摘要：基于相移干涉理论设计并实现了微平面三维形貌测试系统 ,针对三维形貌检测解包裹过程中出现的问题 ,改进了现有的残差点判断法 ,能够更加准确、快速地确定残差点的存在 .对相位解包裹算法进行了系统研究 ,分析了干涉图中残差对相位解包裹的影响 ,提出了一种基于二阶导数的区域增长解包裹算法 .在实际测量中 ,最终结果得到了明显的改善 ,证明了该方法的有效性 ,提高了系统精度 .采用此算法 ,系统的纵向测量误差小于 2nm .

摘要：全球互联网转接发展情况 全球互联网带宽发展情况 根据Telegeography统计数据,国际互联网总带宽实现了两年翻番,从2010年不到50T增长到2012年的103T.然而,2012年全球国际互联网总带宽增长速度持续放缓,从2008年66％的增长速度下滑到41％. 从各区域总量来看,2012年超过50％的国际互联网总带宽来自欧洲,其次是北美和亚太地区,分别占23％和14％.从各区域增长速度来看,非洲增长速度最快,5年平均增长79％.其次是拉美和亚太区域,分别增长69％和61％.

摘要：屋顶面提取是建筑物三维重建的关键部分,目前常用的屋顶面分割算法均有一定的局限性,如计算量大,效率低下等。本文结合PCA算法和区域增长算法,利用PCA计算点云法向量,可有效降低噪声对点云法向量的影响,改善区域增长的结果,同时也有效提高平面拟合时的效率。本文方法结果优于RANSAC算法和传统的区域增长算法。